单元一 | AI大模型对零售的机遇和挑战 | 1 AI大模型的基本概念及原理 1.1 什么是AI大模型 1.2 AI大模型的工作原理 1.3 AI大模型的发展历程 2 AI大模型给零售行业带来的机遇和挑战 2.1 AI大模型在零售行业的应用案例 2.2 AI大模型带来的零售变革 2.3 AI大模型在零售行业面临的挑战和价值问题 案例：某企业运用AI大模型优化零售流程的实践 单元二 | Prompt工程深度研习 | 1. Prompt底层逻辑剖析 1.1)注意力机制与提示词的关系 1.2)语义空间映射原理 1.3)思维链(CoT)的神经科学基础 案例：相同Prompt在不同模型的响应差异 2、 专业Prompt设计方法论 2.1)角色设定(Role-playing)技巧 2.2)分步推理(Step-by-step)模板 2.3)多模态Prompt构建规范 案例：时尚文案生成优质Prompt示例 讨论课题：如何设计跨部门通用Prompt模板？ 单元三 | 经济指标部门AI解决方案 | 1. 智能经营分析系统 1.1)大模型如何帮忙做销售预测 1.2)大模型如何帮忙做客户画像 1.3)大模型如何帮忙做招商评估和满意度调研 2、 市场拓展AI工具链 2.1)大模型如何赋能做选址 2.2)大模型利用大数据做竞品检测 2.3)大模型租金定价优化算法 单元四 | 营销创意部门AI赋能体系 | 1. 智能内容生产流水线 1.1)爆款文案生成公式 1.2)视觉素材跨模态生成 1.3)短视频脚本自动化 2、 数字营销AI应用 2.1) 多模态如何帮忙做数字人 2.2) 大模型如何帮忙做营销方案 2.3) 大模型如何赋能做活动效果评估总结 单元五 | 支持部门AI转型方案 | 1. 行政智能化套件 1.1)公文自动生成系统 1.2)会议纪要智能提炼 1.3)流程审批AI助手 2、 HR数字化转型 2.1)简历语义匹配算法 2.2)绩效评估预测模型 2.3)培训内容生成器 单元六 | 技术部门AI进阶应用 | 1. 智能运维系统 1.1)日志异常检测模型 1.2)故障预测性维护 1.3)IT服务自动化 2、 开发效率提升 2.1)代码自动生成技术 2.2)测试用例智能编写 2.3)文档自动化生成 单元七 | 现场实操 | 老师出课题，带领学员完成实操演练